Con cada año que pasa, se descubren más y más planetas extrasolares. Para hacer las cosas más interesantes, las mejoras en metodología y tecnología están permitiendo el descubrimiento de más planetas dentro de sistemas individuales. Considere el reciente anuncio de un sistema de siete planetas alrededor de la estrella enana roja conocida como TRAPPIST-1. En ese momento, este descubrimiento estableció el récord para la mayoría de los exoplanetas que orbitan una sola estrella.
¡Muévete sobre TRAPPIST-1! Gracias al telescopio espacial Kepler y al aprendizaje automático, un equipo de Google AI y el Centro de Astrofísica Harvard-Smithsonian (CfA) descubrió recientemente un octavo planeta en el distante sistema estelar de Kepler-90. Conocido como Kepler -90i, el descubrimiento de este planeta fue posible gracias a los algoritmos de Google que detectaron evidencia de una señal de tránsito débil en los datos de la misión Kepler.
El estudio que describe sus hallazgos, titulado "Identificación de exoplanetas con aprendizaje profundo: una cadena resonante de cinco planetas alrededor de Kepler-80 y un ocho planeta alrededor de Kepler-90", apareció recientemente en línea y ha sido aceptado para su publicación en El diario astronómico. El equipo de investigación estuvo formado por Christopher Shallue de Google AI y Andrew Vanderburg de la Universidad de Texas y el CfA.
Kepler-90, una estrella similar al Sol, se encuentra aproximadamente a 2.545 años luz de la Tierra en la constelación de Draco. Como se señaló, las encuestas anteriores habían indicado la existencia de siete planetas alrededor de la estrella, una combinación de planetas terrestres (también conocidos como rocosos) y gigantes gaseosos. Pero después de usar un algoritmo de Google creado para buscar en los datos de Kepler, el equipo de investigación confirmó que la señal de otro planeta en órbita más cercana acechaba en los datos.
La misión Kepler se basa en el Método de tránsito (también conocido como Photometry de tránsito) para discernir la presencia de planetas alrededor de estrellas más brillantes. Esto consiste en observar estrellas para detectar caídas periódicas de brillo, que son una indicación de que un planeta está pasando frente a la estrella (es decir, en tránsito) en relación con el observador. En aras de su estudio, Shallue y Vanderburg entrenaron una computadora para leer las curvas de luz registradas por Kepler y determinar la presencia de tránsitos.
Esta "red neuronal" artificial examinó los datos de Kepler y encontró señales de tránsito débiles que indicaban la presencia de un planeta previamente perdido alrededor de Kepler-90. Este descubrimiento no solo indicó que este sistema es muy similar al nuestro, sino que también confirma el valor del uso de la inteligencia artificial para extraer datos de archivo. Si bien el aprendizaje automático se ha utilizado para buscar datos de Kepler anteriormente, esta investigación demuestra que incluso las señales más débiles ahora se pueden discernir.
Como dijo Paul Hertz, director de la División de Astrofísica de la NASA en Washington, en un reciente comunicado de prensa de la NASA:
“Justo como esperábamos, hay descubrimientos interesantes que acechan en nuestros datos archivados de Kepler, esperando la herramienta o tecnología adecuada para desenterrarlos. Este hallazgo muestra que nuestros datos serán un tesoro disponible para investigadores innovadores en los años venideros ".
Este planeta recién descubierto, conocido como Kepler-90i, es un planeta rocoso de tamaño comparable a la Tierra (1.32 ± 0.21 radios terrestres) que orbita su estrella con un período de 14.4 días. Dada su proximidad a su estrella, se cree que este planeta experimenta temperaturas extremas de 709 K (436 ° C; 817 ° F), lo que lo hace más caliente que el máximo diurno de Mercurio de 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Como ingeniero de software sénior con el equipo de investigación de Google, Google AI, a Shallue se le ocurrió la idea de aplicar una red neuronal a los datos de Kepler después de enterarse de que la astronomía (como otras ramas de la ciencia) se está convirtiendo rápidamente en una preocupación de "gran información". A medida que la tecnología para la recopilación de datos se vuelve más avanzada, los científicos se ven inundados con conjuntos de datos de tamaño y complejidad cada vez mayores. Como Shallue explicó:
"En mi tiempo libre, comencé a buscar en Google" encontrar exoplanetas con grandes conjuntos de datos "y descubrí la misión de Kepler y el enorme conjunto de datos disponible. El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones en las que hay tantos datos que los humanos no pueden buscarlos por sí mismos ".
La misión Kepler, en sus primeros cuatro años de operación, acumuló un conjunto de datos que constaba de 35,000 posibles señales de tránsito planetario. En el pasado, se usaban pruebas automatizadas y, a veces, inspecciones visuales para verificar las señales más prometedoras en los datos. Sin embargo, las señales más débiles a menudo se perdieron con estos métodos, dejando docenas o incluso cientos de planetas sin explicar.
Buscando mejorar esto, Shallue se unió a Andrew Vanderburgh, un becario de investigación graduado de la National Science Foundation y Sagan Fellow de la NASA, para ver si el aprendizaje automático podía extraer los datos y generar más señales. El primer paso consistió en entrenar una red neuronal para identificar exoplanetas en tránsito utilizando un conjunto de 15,000 señales previamente examinadas del catálogo de exoplanetas Kepler.
En el conjunto de prueba, la red neuronal identificó correctamente los planetas verdaderos y los falsos positivos con una tasa de precisión del 96%. Después de demostrar que podía reconocer señales de tránsito, el equipo dirigió su red neuronal para buscar señales más débiles en 670 sistemas estelares que ya tenían múltiples planetas conocidos. Estos incluyeron Kepler-80, que tenía cinco planetas previamente conocidos, y Kepler-90, que tenía siete. Como Vanderburg indicó:
“Obtuvimos muchos falsos positivos de planetas, pero también potencialmente más planetas reales. Es como examinar las rocas para encontrar joyas. Si tienes un tamiz más fino, entonces atraparás más rocas, pero también podrías atrapar más joyas ”.
El sexto planeta en Kepler-80 se conoce como Kepler-80g, un planeta del tamaño de la Tierra que se encuentra en una cadena resonante con sus cinco planetas vecinos. Esto ocurre cuando los planetas están bloqueados por su gravedad mutua en un sistema extremadamente estable, similar a lo que experimentan los siete planetas de TRAPPIST-1. Kepler-90i, por otro lado, es un planeta del tamaño de la Tierra que experimenta condiciones y órbitas similares a Mercurio fuera de 90b y 90c.
En el futuro, Shallue y Vanderburg planean aplicar su red neuronal al archivo completo de Kepler de más de 150,000 estrellas. Dentro de este conjunto de datos masivos, es probable que muchos más planetas estén al acecho, y citan posiblemente dentro de sistemas multiplanetarios que ya han sido estudiados. A este respecto, la misión Kepler (que ya ha sido invaluable para la investigación de exoplanetas) ha demostrado que tiene mucho más que ofrecer.
Como dijo Jessie Dotson, científica del proyecto de Kepler en el Centro de Investigación Ames de la NASA:
"Estos resultados demuestran el valor duradero de la misión de Kepler. Las nuevas formas de ver los datos, como esta investigación en etapa inicial para aplicar algoritmos de aprendizaje automático, prometen continuar produciendo avances significativos en nuestra comprensión de los sistemas planetarios alrededor de otras estrellas. Estoy seguro de que hay más novedades en los datos que esperan que las personas las encuentren ".
Naturalmente, el hecho de que ahora se sabe que una estrella similar al Sol tiene un sistema de ocho planetas (como nuestro Sistema Solar), hay quienes se preguntan si este sistema podría ser una buena apuesta para encontrar vida extraterrestre. Pero antes de que alguien se emocione demasiado, vale la pena señalar que todos los planetas Kepler-90 orbitan bastante cerca de la estrella. Es el planeta más externo, Kepler-90h, orbita a una distancia similar a su estrella como lo hace la Tierra al Sol.
El descubrimiento de un octavo planeta alrededor de otra estrella también significa que hay un sistema que rivaliza con el Sistema Solar en el número total de planetas. Tal vez es hora de que reconsideremos la decisión de la IAU de 2006, ya sabes, ¿en la que Plutón fue "degradado"? Y mientras lo hacemos, tal vez deberíamos acelerar a Ceres, Eris, Haumea, Makemake, Sedna y el resto para la edad planetaria. De lo contrario, ¿de qué otra manera planeamos mantener nuestro registro?
En el futuro, es probable que se apliquen procesos de aprendizaje automático similares a las misiones de búsqueda de exoplanetas de próxima generación, como el Satélite de prospección de exoplanetas en tránsito (TESS) y el Telescopio espacial James Webb (JWST). Estas misiones están programadas para lanzarse en 2018 y 2019, respectivamente. Y mientras tanto, seguramente habrá muchas más revelaciones de Kepler.
